Perceptrons und neuronale Netze: Grundlegende Prinzipien der Computer Vision

Was ist ein Perzeptron in der KI?

Bevor wir uns mit neuronalen Netzen im Detail befassen, wollen wir einen Blick auf Perceptrons werfen. Sie sind der grundlegendste Typ von neuronalen Netzen und bilden die Grundlage für den Aufbau komplexerer Modelle. 

Ein Perceptron ist ein linearer Algorithmus für maschinelles Lernen , der für überwachtes Lernen (Lernen aus markierten Trainingsdaten) verwendet wird. Er wird auch als einschichtiges neuronales Netz bezeichnet und wird in der Regel für binäre Klassifizierungsaufgaben verwendet, bei denen zwischen zwei Datenklassen unterschieden wird. Wenn Sie versuchen, ein Perzeptron zu visualisieren, können Sie es sich als ein einzelnes künstliches Neuron vorstellen. 

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Verstehen, wie ein Perzeptron funktioniert

Ein Perzeptron kann mehrere Eingaben entgegennehmen, sie mit Gewichten kombinieren, entscheiden, zu welcher Kategorie sie gehören, und als einfacher Entscheidungsträger fungieren. Es besteht aus vier Hauptparametern: Eingabewerte (auch Knoten genannt), Gewichte und Verzerrungen, Netzsumme und eine Aktivierungsfunktion. 

Und so funktioniert es:

• Eingaben und Gewichtungen: Nehmen wir an, Sie haben mehrere Informationen (Eingaben), und jede hat eine Gewichtung, die angibt, wie wichtig sie ist. Darüber hinaus hilft der Bias dem Perzeptron, bei der Entscheidungsfindung flexibler zu sein.
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• Berechnung der gewichteten Summe: Das Perzeptron multipliziert jede Eingabe mit ihrem Gewicht und addiert dann alles zusammen, einschließlich der Vorspannung, um eine gewichtete Summe zu erhalten.
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• Eine Entscheidung treffen: Dann verwendet das Perzeptron eine Aktivierungsfunktion, um die endgültige Ausgabe zu bestimmen. Sie nimmt die gewichtete Summe und entscheidet, ob das Perzeptron aktiviert werden soll oder nicht. Im einfachsten Fall ist die Aktivierungsfunktion eine Stufenfunktion, die eine Ausgabe von eins liefert, wenn die gewichtete Summe über einem bestimmten Schwellenwert liegt, und null, wenn nicht. Die gewichtete Eingabe wird also in eine Ja-oder-Nein-Entscheidung umgewandelt.
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• Lernen und Verbessern: Wenn das Perceptron einen Fehler macht, passt es die Gewichte an, um sich beim nächsten Mal zu verbessern. Dieser Prozess hilft dem Modell, aus seinen Fehlern zu lernen.

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Die Entwicklung der Bildverarbeitungstechnologie durch neuronale Netze

Die Geschichte der neuronalen Netze reicht mehrere Jahrzehnte zurück und ist reich an Forschung und interessanten Entdeckungen. Werfen wir einen genaueren Blick auf einige dieser Schlüsselereignisse. 

Hier ein kurzer Einblick in die ersten Meilensteine:

• 1940s: Warren McCulloch und Walter Pitts entwickelten einen einfachen Schaltkreis, der die Funktionsweise des Gehirns nachahmt.
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• 1958: Rosenblatt führte das Perzeptron ein.
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• 1970s: Paul Werbos entwickelte das Konzept der Backpropagation (eine Trainingsmethode, die ein neuronales Netz beim Lernen unterstützt, indem sie die Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben minimiert). Backpropagation ermöglichte das Training mehrschichtiger neuronaler Netze und ebnete den Weg für Deep Learning.
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• 1980s: Forscher wie Geoffrey Hinton und Yann LeCun untersuchten den Konnektionismus, bei dem es darum geht, wie Netzwerke aus miteinander verbundenen Einheiten kognitive Prozesse bilden können. Ihre Arbeit legte den Grundstein für moderne neuronale Netze.
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• 1990s: Jürgen Schmidhuber und Sepp Hochreiter schlagen das LSTM-Netz (Long Short Memory) vor, das für Aufgaben der Sequenzvorhersage unerlässlich geworden ist.

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Zu Beginn des 21. Jahrhunderts nahm die Forschung an neuronalen Netzen Fahrt auf und führte zu noch größeren Fortschritten. In den 2000er Jahren spielte Hintons Arbeit über beschränkte Boltzmann-Maschinen - eine Art neuronales Netzwerk, das Muster in Daten findet - eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung des Deep Learning. Sie erleichterte das Training von Deep Networks, half bei der Bewältigung von Herausforderungen mit komplexen Modellen und machte Deep Learning praktischer und effektiver.

In den 2010er Jahren beschleunigte sich die Forschung dann rapide aufgrund des Aufkommens von Big Data und paralleler Datenverarbeitung. Ein Höhepunkt in dieser Zeit war der Sieg von AlexNet im ImageNet-Wettbewerb (2012). AlexNet, ein tiefes neuronales Faltungsnetzwerk, war ein bedeutender Durchbruch, da es zeigte, wie leistungsfähig tiefes Lernen für Computer-Vision-Aufgaben wie die genaue Erkennung von Bildern sein kann. Es trug dazu bei, das schnelle Wachstum der KI im Bereich der visuellen Erkennung zu fördern. 

Heute entwickeln sich neuronale Netze mit neuen Innovationen wie Transformatoren, die sich hervorragend für das Verständnis von Sequenzen eignen, und neuronalen Graphennetzen, die gut mit komplexen Beziehungen in Daten arbeiten. Techniken wie das Transfer-Lernen - die Verwendung eines für eine Aufgabe trainierten Modells für eine andere - und das selbstüberwachteLernen, bei dem Modelle lernen, ohne dass sie markierte Daten benötigen, erweitern ebenfalls die Möglichkeiten neuronaler Netze.

Neuronale Netze verstehen: Die Grundlagen

Nachdem wir nun die Grundlagen geklärt haben, wollen wir verstehen, was genau ein neuronales Netz ist. Neuronale Netze sind eine Art von maschinellem Lernmodell, das miteinander verbundene Knoten oder Neuronen in einer geschichteten Struktur verwendet, die einem menschlichen Gehirn ähnelt. Diese Knoten oder Neuronen verarbeiten Daten und lernen daraus, so dass sie Aufgaben wie die Mustererkennung durchführen können. Außerdem sind neuronale Netze lernfähig, d. h. sie können aus ihren Fehlern lernen und sich mit der Zeit verbessern. Dadurch sind sie in der Lage, komplexe Probleme, wie z. B. die Gesichtserkennung, genauer zu bewältigen.

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Neuronale Netze bestehen aus mehreren parallel arbeitenden Prozessoren, die in Schichten organisiert sind. Sie bestehen aus einer Eingabeschicht, einer Ausgabeschicht und mehreren versteckten Schichten dazwischen. Die Eingabeschicht empfängt Rohdaten, ähnlich wie unsere Sehnerven visuelle Informationen aufnehmen.

Jede Schicht gibt dann ihre Ausgabe an die nächste weiter, anstatt direkt mit der ursprünglichen Eingabe zu arbeiten, ähnlich wie die Neuronen im Gehirn Signale von einem zum anderen senden. Die letzte Schicht produziert die Ausgabe des Netzwerks. Mit diesem Verfahren kann ein künstliches neuronales Netz (ANN) lernen, Computer-Vision-Aufgaben wie die Bildklassifizierung durchzuführen.

Eine industrielle Anwendung neuronaler Netze in der Computer Vision

Nachdem wir nun verstanden haben, was neuronale Netze sind und wie sie funktionieren, wollen wir einen Blick auf eine Anwendung werfen, die das Potenzial neuronaler Netze in der Computer Vision verdeutlicht.

Inspektion von Stromleitungen im Energiesektor

Neuronale Netze bilden die Grundlage für Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 und können zur visuellen Inspektion von Stromleitungen mit Drohnen eingesetzt werden. Die Versorgungsbranche steht vor logistischen Herausforderungen, wenn es um die Inspektion und Wartung ihrer ausgedehnten Netze von Stromleitungen geht. Diese Leitungen erstrecken sich oft über belebte Stadtgebiete bis hin zu abgelegenen, zerklüfteten Landschaften. Traditionell wurden diese Inspektionen von einem Bodenteam durchgeführt. Diese manuellen Methoden sind zwar effektiv, aber auch kostspielig und zeitaufwändig und können die Arbeiter Umwelt- und elektrischen Gefahren aussetzen. Untersuchungen zeigen, dass die Arbeit an Versorgungsleitungen zu den zehn gefährlichsten Berufen in Amerika gehört, mit einer jährlichen Sterblichkeitsrate von 30 bis 50 pro 100.000 Beschäftigten.

Die Drohneninspektionstechnologie kann jedoch Inspektionen aus der Luft zu einer praktischeren und kostengünstigeren Option machen. Dank modernster Technologie können Drohnen längere Strecken fliegen, ohne dass die Batterien während der Inspektion häufig gewechselt werden müssen. Viele Drohnen sind inzwischen mit KI ausgestattet und verfügen über automatische Hindernisvermeidungsfunktionen und eine bessere Fehlererkennung. Dank dieser Funktionen können sie überfüllte Gebiete mit vielen Stromleitungen inspizieren und qualitativ hochwertige Bilder aus größerer Entfernung aufnehmen. In vielen Ländern wird der Einsatz von Drohnen und Computer Vision für die Inspektion von Stromleitungen eingeführt. In Estland beispielsweise werden 100 % aller Inspektionen von Stromleitungen mit solchen Drohnen durchgeführt.

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Die wichtigsten Erkenntnisse 

Neuronale Netze haben einen langen Weg von der Forschung zu Anwendungen zurückgelegt und sind zu einem wichtigen Bestandteil des modernen technologischen Fortschritts geworden. Sie ermöglichen es Maschinen, zu lernen, Muster zu erkennen und auf der Grundlage des Gelernten fundierte Entscheidungen zu treffen. Von der Gesundheitsfürsorge und dem Finanzwesen bis hin zu autonomen Fahrzeugen und der Fertigung treiben diese Netzwerke die Innovation voran und verändern die Industrie. Je weiter wir die Modelle neuronaler Netze erforschen und verfeinern, desto deutlicher wird ihr Potenzial, noch mehr Aspekte unseres täglichen Lebens und unserer Geschäftsabläufe neu zu definieren.

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